蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用讲解
图1.1初始状态蚂蚁随机挑选路径寻找食物
图1.2经过一段时间后蚂蚁成功避开障碍物找到一条合适路径
遗传算法与机器人路径规划
遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法
基于蚁群算法的路径规划
MATLAB实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图2-1 所示，AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE，其中AB，DE，HD，HB 的长度为1，BC，CD 长度为0.5，并且，假设路上信息素浓度为0，且各个蚂蚁行进速度相同，单位时间所走的长度为1，每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0时，从A 点，E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1，从A 点出发的蚂蚁走到B 点时，由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同，所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC，这样就有15 只蚂蚁选择走BH，有15 只蚂蚁选择走BC。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点，分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时，选择BC 与DC的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB，而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素，那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍，这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时，或选择走DC 与DH 时，都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去，最短的路径上走过的蚂蚁较多，留下的信息素也越多，蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时，首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式，然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解，并根据解的优劣更新周围的信息素，这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点： （1）分布式计算：各个蚂蚁独立地构造解，当有蚂蚁个体构造的解较差时，并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性； （2）自组织性：系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁
移动机器人完全遍历路径规划算法研究
东南大学 硕士学位论文 移动机器人完全遍历路径规划算法研究 姓名：胡正聪 申请学位级别：硕士 专业：机械电子工程 指导教师：张赤斌 20080403
第一章绪论 第一章绪论 １．１移动机器人的发展史 社会的主体是人类，历史的推动者是人类，伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明，不断推动社会的发展。邓小平同志说过：“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力，所以人类推动社会发展就是要致力于发展生产力，致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识自然、改造自然、得到自己所需物质的能力，这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。 机器人就是生产力发展的产物。机器人的概念最早是在１９２０年的科幻小说中提出的，而早期的机器人如１９３９年美国纽约世界博览会上展出的西屋电气公司制造的家用机器人Ｅｌｅｋｔｒｏ和１９５６年美国人乔治?德沃尔制造出的世界上第一台可编程的机器人都是一些实用价值不高的机器人，它们是现代机器人的雏形。上世纪６０年代，由于传感器和计算机技术的发展及应用，兴起了全世界第二代机器人的研究热潮，并向人工智能进发。１９６８年，美国斯坦福研究所公布了他们研发成功的机器人Ｓｈａｋｅｙ。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木。Ｓｈａｋｅｙ可以算是世界第一台智能机器人，它拉开了第三代机器人研发的序幕。到了上世纪８０年代，发达国家都组建各种机器人研究机构，尤其是以美国为代表的国家将机器人的研究列入了军事发展计划，带动各国把机器人的研究推上了高潮，日本和欧洲各国都成立了各自的机器人研究中心和规划了自己的研究计划。进入９０年代后，机器人的应用领域除了工业和军事外，还涉及到了服务和娱乐领域，以日本本田公司的ＡＳＩＭＯ人型机器人和索尼公司的ＡＩＢＯ娱乐机器人为代表的机器人展示了机器人领域各方面的先进研究成果。在欧洲，２００２年丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出了吸尘器机器人Ｒｏｏｍｂａ，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Ｒｏｏｍｂａ是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。２００６年６月，微软公司推出ＭｉｃｒｏｓｏＲＲｏｂｏｔｉｃｓＳｔｕｄｉｏ，机器人模块化、平台统一化的趋势越来截明显，比尔?盖茨预言：“家用机器人很快将席卷伞球。” 图１．１丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出的吸尘机器人Ｒｏｏｍｂａ［
机器人路径规划
1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到，有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人，在实际中也有机会看到机器人的展示。今天，说不定机器人就在我们的身过，但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 机器人（robot）一词来源下1920年捷克作家卡雷尔. 查培克（Kapel Capek）所编写的戏剧中的人造劳动者，在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中，代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别，称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及，又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代，机器人作为工程对象已经被确认，机器人一词也受到公认。目前，机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人，也很难把它定义为机器人，而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人： 1.代替人进行工作：机器人能像人那样使用工具和机械，因此，数控机床和 汽车不是机器人。 2.有通有性：既可简单地变换所进行的作为，又能按照工作状况的变化相应 地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3.直接对个界作工作：不仅是像计算机那样进行计算，而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。
1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多，这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的种类。 首先，由天机器人要代替人进行作业，因此可根据代替人的哪一个器官来分类： 操作机器人（手）：利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协作。 移动机器人（腿）：虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人，但实用的却是用车轮进行移动的机器人。（本文以轮式移动机器人作为研究对象）视觉机器人（眼）：通过外观检查来除掉残次品，观看人的面孔认出是谁。虽然还有使用触觉的机器人，但由于它不是为了操作，所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人，例如进行移动操作，或进行视觉和操作的机器人。 其次，按机器人的应用来分类： 工业机器人：可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人，主要用于工厂内。 极限作业器人：主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为的机器人。也包括建筑、农业机器人等。 娱乐机器人：有弹奏乐器的机器人、舞蹈机器人、宠物机器人等，具有某种程度的通用性。也有适应环境面改变行动的宠物机器人。 最后则是按照基于什么样的信息进行动作来分类： 表1基于动作信息的机器人分类
基于蚁群算法的机器人路径规划Ant Colony Algorithm
基于蚁群算法的机器人路径规划 说明：基于蚁群算法的机器人路径规划，使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。 使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。 % ACASP.m % 蚁群算法动态寻路算法 % GreenSim团队原创作品，转载请注明 % Email:greensim@https://www.360docs.net/doc/6717166110.html, %% --------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数） MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵
机器人路径规划方法的研究
第5期(总第156期) 2009年10月机械工程与自动化 M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 15 O ct 1 文章编号:167226413(2009)0520194203 机器人路径规划方法的研究 李爱萍,李元宗 (太原理工大学机械工程学院,山西 太原 030024) 摘要:路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 关键词:机器人;全局规划;局部规划中图分类号:T P 242 文献标识码:A 收稿日期:2009201207;修回日期:2009204218 作者简介:李爱萍(19792),女,山西晋中人,在读硕士研究生。 0 引言 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要 部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:①全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;②局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1 全局规划方法111 栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。一般路径只需用栅格的序号表示。但栅格的划分直接影响其规划结果,如果栅格划分过大,环境信息储藏量小,分辨率下降,规划能力就差;栅格划分过小,规划时间长,而且对信息存储能力的要求会急剧增加。112 可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一 维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是“可视的”。然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。113 拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法的基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。其优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间,其算法的复杂性仅依赖于障碍物数目,在理论上是完备的;而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于位置误差也就有了更好的鲁棒性。缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂,特别是在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。 114 自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构
一种移动机器人的路径规划算法
一种移动机器人的路径规划算法 作者：霍迎辉，张连明 (广东工业大学自动化研究所广州510090 文章来源：自动化技术与应用点击数：1419 更新时间：2005-1-24 摘要：本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。 关键词：移动机器人；路径规划；机器人避障 1引言 移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物［1］。 障碍环境中机器人的无碰撞路径规划［2］是智能机器人研究的重要课题之一，由于在障碍空间中机器人运动规划的高度复杂性使得这一问题至今未能很好地解决。路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种，一种是基于模型的路径规划，作业环境的全部信息都是预知的；另一种是基于传感器的路径规划，作业环境的信息是全部未知或部分未知的。 对机器人路径规划的研究，世界各国的专家学者们提出了许多不同的路径规划方法，主要可分为全局路径和局部路径规划方法。全局路径规划方法有位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划方法主要有人工势场法。这些方法都各有优缺点［3］，也没有一种方法能够适用于任何场合。 本文提出一种最短切线路径的规划方法，其涉及的理论并不高深，计算简单，容易实现，可供侧重于应用的读者参考。下面将详细介绍该算法的基本原理，最后给出仿真实现的结果。 2最短切线路径算法 2.1算法基本原理 (1)首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物。如图1所示，以B代表目标位置，其坐标 为(x Ｂ，y Ｂ ），以R、A分别代表机器人及障碍物，坐标为(x Ｒ ，y Ｒ )、(x Ａ ，y Ａ )。Ｒr和Ra表示机器人和障 碍物的碰撞半径，也就是说在其半径以外无碰撞的危险。这里对碰撞半径的选择作出一点说明，碰撞半径越小，发生碰撞的危险度越大，但切线路径越短；碰撞半径越大，发生碰撞的危险度越小，但同时切线路径越长。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。若机器人与目标位置之间不存在障碍物，机器人可走直线直接到达目标位置，此时的直线方程可由两点式确定：
移动机器人路径规划技术综述
第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.360docs.net/doc/6717166110.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.
基于蚁群算法的三维孔道路径规划(源码,全部5个M文件)
基于蚁群算法的插装阀块孔道路径规划 M文件1 function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(D,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q,GP) %% 基于蚁群算法的三维路径规划 %% 输入参数列表 % D 邻接矩阵 % Tau 初始信息素矩阵 % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 %% 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- N=size(D,1);%N表示问题的规模 Eta=ones(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数ROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 %% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁-------------------- for k=1:K disp(k); for m=1:M %% 第一步：状态初始化 W=S;%当前节点初始化为起始点 Path=S;%爬行路线初始化 PLkm=0;%爬行路线长度初始化 TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化 TABUkm(S)=0;%已经在初始点了，因此要排除 DD=D;%邻接矩阵初始化 %% 第二步：下一步可以前往的节点 DW=DD(W,:); DW1=find(DW MATLAB 实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则（如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等），在其工作空间中找到一条从起 始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm ，ACA ），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS ），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS ），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos 给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS ），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图2-1 所示，AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE ，其中AB ，DE，HD，HB 的长度为1，BC，CD 长度为0.5，并且，假设路上信息素浓度为0，且各个蚂蚁行进速度相同，单位时间所走的长度为1，每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0 时，从A 点，E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1，从A 点出发的蚂蚁走到B 点时，由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同，所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC ，这样就有15 只蚂蚁选择走BH，有15 只蚂蚁选择走BC 。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点，分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时，选择BC 与DC 的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB ，而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素，那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍，这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时，或选择走DC 与DH 时，都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去，最短的路径上走过的蚂蚁较多，留下的信息素也越多，蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时，首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式，然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解，并根据解的优劣更新周围的信息素，这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点： （1）分布式计算：各个蚂蚁独立地构造解，当有蚂蚁个体构造的解较差时，并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性； （2）自组织性：系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁群算法中的各个蚂蚁的决策是根据系统内部信息素的分布进行的。这使得算法具有较强的鲁棒性； （3）正反馈机制与负反馈机制结合：若某部分空间上分布的信息素越多，那么在这个空间上走过的蚂蚁也就越多；走过的蚂蚁越多，在那个空间上留下的信息素也就越多，这就是存在的正反馈机制。但蚁群算法中解的构造是通过计算转移概率实现的，也就是说构造解的时候可以接受退化解，这限制了正反馈机制， 机器人路径规划 摘要：机器人路径规划是机器人技术的重要分支之一，路径规划技术的研究是研究机器人技术不可或缺的技术之一。本文首先介绍了当前研究人员热衷的ROS 系统是如何进行路径规划的，接着论述了作为群智能算法的蚁群算法应用于机器人的路径规划中。研究表明，可以将蚁群算法和ROS系统结合，进一步的进行机器人的路径规划。 关键词：路径规划，ROS系统，蚁群算法，机器人 1.引言 智能移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分，应用前景十分广阔：工业，农业，国防，医疗，以及服务业等[1]。文献提出，未来数年内，中国服务机器人发展将超过传统的工业机器人[2]，机器人路径规划技术是服务机器人研究的核心内容之一[3]。可见，研究机器人的路径规划问题十分必要。 随着机器人领域的快速发展和复杂化，代码的复用性和模块化的需求原来越强烈，而已有的开源机器人系统又不能很好的适应需求。2010年Willow Garage 公司发布了开源机器人操作系统ROS（robot operating system），很快在机器人研究领域展开了学习和使用ROS的热潮。ROS系统是起源于2007年斯坦福大学人工智能实验室的项目与机器人技术公司Willow Garage的个人机器人项目（Personal Robots Program）之间的合作，2008年之后就由Willow Garage来进行推动。ROS的运行架构是一种使用ROS通信模块实现模块间P2P的松耦合的网络连接的处理架构，它执行若干种类型的通讯，包括基于服务的同步RPC（远程过程调用）通讯、基于Topic的异步数据流通讯，还有参数服务器上的数据存储。ROS系统以其独特优点引起了研究人员的兴趣。 近年来，各国学者致力于机器人路径规划的研究且取得了相当丰硕的研究成果。目前已有多种算法用于规划机器人的路径，文献【4】将其主要分为经典方 基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码 基本思路是，使用离散化网格对带有障碍物的地图环境建模，将地图环境转化为邻接矩阵，最后使用蚁群算法寻找最短路径。 function [ROUTES,PL,Tau]=ACASPS(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) %% --------------------------------------------------------------- % ACASP.m % 基于蚁群算法的机器人路径规划 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/6717166110.html,/greensim %% --------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% --------------------变量初始化---------------------------------- %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数） MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵 for i=1:N I SSN C N 1 0 - 0 2 - 3 4 9 / 5 6 实验技术与管理 第27卷第12期201年1 2月 1 1 2 0 4 T E x p e r i m e n t a l T e c h n o l o g ya n d Ma n a g e m e n t Vo l .27N o .12D e c .201 基于路径规划的智能机器人控制实验 张佳,陈杰,窦丽华 ( 北京理工大学自动化学院,北京1081) 摘 验教学平台。在此平台上设计并开发了分别适用于本科生及硕士研究生的系列实验 规划、全区域覆盖路径规划以及多机器人队形控制等项实验内容。该实验能够让学生接触到先进的智能机 器人增强学生对自动化专业的学习兴趣提高了学生的动手能力和创新能力。 关键词智能机器人路径规划全区域覆盖队形控制 文献标志码文章编号 要 : 针对自动化专业学生 , 以 P i o n e e r 3 A T 系列的机器人为对象 , 搭建了基于路径规划的智能机器人实 , , 包括基于模型的路径 3 , , : ; ; ; 中图分类号 : T P 2 4 2 3 3 : A : 1 0 0 2 4 9 5 6 ( 2 0 1 0 ) 1 2 0 0 4 4 0 4 I n t e l l i g e n t r o b o t c o n t r o l e x p e r i m e n t s b as e d o n p a t h p l a n n i n g Zha n g J i a , Ch e n J i e , D o uL i hua ( S c h o o l o f A u t o m r a t i za t i o n , B e i e j i n g I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y , B e i j i r n g 1 0 0 0 8 1 r , Ch i n a ) A b s t r a c t : A i e m t i n g a t s t r ud e n n n i T t m o t t t s o f au t o e m a t i za m t e i o n m a j o r i , t h p i s p a p e m r t ak e s r o b n o o t s o r o f P i o n e e n 3 A T S e r i n e e sas o b p j e c t t a n d m c o n s t r u c sa n i x n t e l l i m g e o b o t x p o e r o e i n n t t o e a c h n e g l a t f o r , b as e d o p a t h p l a n t n i g .Bas ud e d e o n t h i s l a f o r b , as e r n i s e o x f p e p t e i e swh i c ha p p i n t d t u n d r p g r adua t i e t s c t ud e n t sa n d g adua e s t e n t s r g s p c t i v e l l ya r o n e d e s t i g n e da d l o e i r e m d. I t t n c l ud e s m d e l b as e d r p a t h p l p a o n n i n g o m p l t e t e c n v e a g e p a t h p t l a n n i n a e d m u l t c i r e b o f t o r m a t i e o n e x n p i e n . h e e x p e r i m t o f f e sa n o r t u n y f o r s ud e t s t w o r kw i hadva n c d i n t t e l i g t r b K o o s . I t n ha c e ss t t ud e n i s i n t e r e s t s t o l e a r n au t o m a t i za t i o n m a j o r . A l s o , s t ud e n t s i n n o va t i o n a b i l i y o u l d e i m p r o v e d b y e t h e e x p e o r e n t p . e y w o r d s : i n t l l i g e n r b t ; a t h p l a n n i n g ; c o m p l e t e c o v e r a g e ; f o r m a t i o n 自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综 1 实验平台的搭（智械科技） 合性科学技术。实验教学是自动化专业教学过程中 [1] 非常重要的一环。随着目前机器人技术的不断发展, 本课程选用的机器人是美国先锋(P i o n e r 3A T ) 系列机器人[。该系列机器人是目前世界上最成熟的 4] 机器人控制实验已逐步进入各个高校。机器人教学对 于培养和提高学生的创新精神和动手能力具有极其重 轮式移动机器人研究平台之一。通常科研人员对此系 要的作用[。在自动化专业开设机器人控制实验课 2 ] 列机器人的开发与研究都在控制台程序上运行,但需 要对v M a 机器人技术应用接口a 有较 深的了解因此需要花费大量时间阅读繁多的程序代 熟悉研究环境。由于实验学时有限为了能让学生 在最短的时间内最大程度地掌握机器人的有关知识 首先搭建了一个简单实用的实验平台。该平台的建立 能使学生在最短时间内熟悉各种底层动作在实验课 程中掌握基础理论和系统深入的专门知识。 整个平台系统包括个功能模块用户操作管理 模块、通信模块、控制模块、数据分析处理模块和显示 程, 不仅可以让学生接触到国际先进的机器人们的眼界还可以让学生学习先进的控制方法 些方法运用于机器人的实际控制上 提高学生的创新能力和动手能力 域的继续发展奠定坚实的基础。为此 重点实验室项目中购买了数台机器人 , , 开阔他 并将这 A c t i e d i A r i , , ,扩展他们的思维 , 码, , [ 3 ] , 为将来在控制领 , , 本校在北京市 , 针对自动化专 , 业的教学内容及要求,开设了机器人控制实验,取得了 良好的教学效果。 5 : 收稿日期 : 2 0 0 9 1 2 2 1 修改日期 : 2 0 1 0 0 3 1 5 管理模块。各模块所组成的功能结构如图 们之间通过数据信号和控制信号联系在一起 个统一的整体。在控制模块中为学生的实验操作 1 所示,它 基金项目 : 北京市教育委员会共建重点实验室资助项目 (CSYS ,构成一 1 0 0 0 (7 0417) 作者简介 : 张佳 1 9 8 0 ) , 女 ,北京市人 , 硕士 ,实验师 , 研究方向为机器 [ 5 ] , 人控制、智能控制和图像处理.(完整word版)基于蚁群算法的路径规划
机器人路径规划
10基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码
基于路径规划的智能机器人控制实验